实习篇---第十天

早上自己做的牛奶麦片。。。水放多了,麦片也放多了,最后不得不拿出榨菜才得以下咽!

来到公司继续我的学习,之前有过安排,上午把Spring学习之依赖注入搞定,学习这东西就得慢慢得进行,就像渗透一样,一旦有了突破口,就将会有很大的突破与进步!

依照惯例,我们巡检组开了例会,这是我所参与的第三次例会,每次都能看到王经理像灵魂一样穿梭在我们组,就像电脑一样口指着各个部件,有条不紊的进行着,他使用的是甘特图,任务安排设计,做的真不赖,因为我仍然在学习阶段,接下来的会议就没有继续参与,反正今天王经理在训斥别人。。。。

下午,一直在寻找设计SpringMVC实现用户登录的Demo,找了好久,终于找到一个,我立即打上标记,开始尝试编写,在Linux上使用Eclipse开发web真蛋疼,也许是我之前都是用Myeclipse吧,代码完成之后竟没有运行成功。。。。正准备用同时的笔记本里的Myeclipse运行一下,因为我确定自己的代码没错,然后又被拉过去进行代码评估会议,进行了十几分钟,我就在心理说,我尼玛的连公司的代码都没看到过,你让我参加什么会议,主讲人讲来讲去,我就是没有一个系统的理解,但是转念一想,这是代码评估,是软件工程里的一部分啊,不是需求分析,详细设计,代码编写,代码评估,代码测试盒提交吗,这完全是按照顺序来的啊!这也再次让我认识到知识在实践中的重要性!

六点半会议结束!

回到住处,迫不及待的将代码在自己机器上跑起来,果然,运行成功,当即写下SpringMVC实现用户登录Demo,知识是一点一点积累的!好了,放松一下Dota2搞起!!!

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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